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基于分枝定界的动态流水车间最大完工时间问题研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 调度问题第10-12页
        1.1.1 调度问题的描述第10页
        1.1.2 调度问题的表示方法第10-11页
        1.1.3 调度问题的分类第11-12页
    1.2 研究背景及意义第12-13页
    1.3 国内外研究现状第13-16页
    1.4 本文的主要工作及组织结构第16-18页
        1.4.1 本文的主要工作第16页
        1.4.2 本文的组织结构第16-18页
第2章 相关知识介绍第18-24页
    2.1 相关定义第18-19页
    2.2 相关算法第19-22页
        2.2.1 分枝定界算法第19-20页
        2.2.2 DSJF启发式算法第20-21页
        2.2.3 SPTA启发式算法第21-22页
    2.3 优化软件CPLEX介绍第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 流水车间极小化最大完工时间问题研究第24-36页
    3.1 引言第24页
    3.2 问题介绍第24-26页
        3.2.1 问题描述第24-25页
        3.2.2 数学规划模型第25-26页
    3.3 分枝策略第26-27页
    3.4 算法的下界第27-28页
    3.5 分枝定界算法第28-31页
    3.6 数值仿真实验第31-34页
    3.7 本章小结第34-36页
第4章 阻塞流水车间极小化最大完工时间问题研究第36-46页
    4.1 引言第36页
    4.2 问题介绍第36-37页
        4.2.1 问题描述第36-37页
        4.2.2 数学规划模型第37页
    4.3 算法的下界第37-39页
    4.4 分枝定界算法第39-41页
    4.5 数值仿真实验第41-44页
    4.6 本章小结第44-46页
第5章 带有学习效应的流水车间极小化最大完工时间问题研究第46-62页
    5.1 引言第46-47页
    5.2 问题介绍第47-48页
        5.2.1 问题描述第47页
        5.2.2 数学规划模型第47-48页
    5.3 学习效应函数第48页
    5.4 分枝策略第48-49页
    5.5 算法的下界第49-50页
    5.6 分枝定界算法第50-53页
    5.7 数值仿真实验第53-61页
    5.8 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-72页
硕士期间发表的论文第72页

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